
截至目前最强的70亿参数大语言模型:开源可商用的RedPajam 7B完全版发布!
RedPajama模型是TOGETHER发布的一个开源可商用的大模型。2023年6月6日,TOGETHER在官方宣布该模型完成训练,经过测试,该模型目前超过所有7B规模的大模型,比LLaMA-7B和Falcon-7B的效果还要好!
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RedPajama模型是TOGETHER发布的一个开源可商用的大模型。2023年6月6日,TOGETHER在官方宣布该模型完成训练,经过测试,该模型目前超过所有7B规模的大模型,比LLaMA-7B和Falcon-7B的效果还要好!

Grok4是马斯克旗下大模型初创企业xAI的第四代代码,在五月份的时候,马斯克就透露他们马上要发布Grok 3.5模型,六月份的时候说这个模型效果很好,版本号就直接改为4,这中间经过多次波折,最终马斯克说Grok 4将在7月4日之后发布。截止目前,虽然xAI官方没有正式宣布Grok 4,但是目前Grok 4已经透露了很多的消息。本文将对这些信息做总结和分析。

Hunyuan大模型是腾讯训练的大模型品牌名,2022年4月份,某中文语言理解能力排行榜第一名就出现了Hunyuan模型,在2022年11月,Hunyuan大模型就有了1万亿参数的规模,即HunYuan-NLP 1T大模型(比ChatGPT还早发布)。但是最近2年,这个系列的模型几乎没有出现在公众视野上。而昨天(2025年3月10日),Hunyuan官方在X平台上宣布了旗下最新的Hunyuan Turbo S大模型,称其在多个评测基准上超越了GPT-4o的表现。

大模型多模态评测基准MMMU(大规模多学科多模态理解和推理基准)是一项旨在评估多模态人工智能模型在复杂跨学科任务中综合能力的测试工具。

GPTs是OpenAI推出的用户自定义的GPT功能,这里的GPTs可以认为是specific GPT。用户创建GPTs主要是通过OpenAI提供的GPT Builder完成。GPT Builder提供的最基本的能力就是基于对话的方式来帮助用户创建GPTs。那么,这个对话式的GPT背后的指令是什么?官方设置了什么样的Prompt来让GPT帮助普通用户建立GPTs呢?本文基于官方最新的博客介绍一下。

Aider 是一个在终端里进行结对编程的开源工具。为评估不同大模型在“按照指令对代码进行实际可落地的编辑”上的能力,Aider 提出并维护了公开基准与排行榜,用于比较模型在无人工干预下完成代码修改任务的可靠性与成功率。该评测已被多家模型提供方在技术说明中引用,用作代码编辑与指令遵循能力的对照指标。

Terminal-Bench是一个新兴的开源基准测试,专为评估人工智能Agent(AI Agent)在命令行终端环境中的实际操作能力而设计。它通过一系列模拟真实世界场景的复杂任务,旨在客观、可量化地衡量AI Agent在执行代码编译、服务器管理和数据处理等任务时的熟练程度与自主性。

近年来,AI 编码助手与 Agent 框架层出不穷,从 Github Copilot 到 Cursor,再到各种基于 LangChain 的多代理方案。然而,真正让开发者普遍感受到“顺手”与“愉快”的,却是 Claude Code(简称 CC)。它的特别之处,并不在于引入了复杂的新架构,而恰恰在于其极简而精心打磨的设计选择。 Claude模型本身的强大毋庸置疑,但是即使是相同的模型,Claude Code体验也比其它的Agent似乎体验更好。本文基于2025年8月21日vivek公开发布的一篇英文博客,

最初,大模型的应用主要通过像ChatGPT这样的聊天机器人展现其智能理解能力。随着技术的进步,基于大模型的智能代理(AI Agent)成为突破大模型能力边界的重要方向。这些智能代理能够执行一系列任务、解决问题,并进行决策,具备深刻理解用户需求和自主规划解决方案的能力,并能够根据规划结果,选择和使用各种工具来完成任务。然而,AI Agent系统面临的关键挑战是如何高效地将外部工具、知识、资源等迅速接入大模型,并实现有效利用。尤其是,如何将现有的工具和资源整合进大模型,提升其生产力能力,是一个亟待解决的问题。

Netflix是一家网络视频服务公司,国内的爱奇艺、腾讯视频都与此类似。前几年大火的《纸牌屋》也就是这家公司提供的。当时最热吵的就是说Netflix凭借大数据选择的剧本形式与演员,让搞数据科学的人风光了好一阵。最近很火的《鱿鱼游戏》也是在Netflix全球独家播出。那么,网络视频搞得这么火热的Netflix为啥要开始搞游戏呢?这里有几个统计数据图可以解释Netflix这样做的原因。

OSWorld 是一个用于测试 AI 代理在真实计算机环境中的基准。这些代理是能处理文字、图片等信息的 AI 系统。基准包括开放式任务,比如操作文件或使用软件。OSWorld Verified 是它的改进版,通过修复问题和提升运行方式,提供更准确的测试结果。它支持不同操作系统,如 Ubuntu、Windows 和 macOS,并允许 AI 通过互动学习来完成任务。

随着DeepSeek R1和OpenAI的o1、o3等推理大模型的发布,我们当前可使用的大模型种类也变多了。但是,推理大模型和普通大模型之间并不是二选一的关系,在不同的问题上二者各有优势。为了让大家更清晰理解推理大模型和普通大模型的应用场景。OpenAI官方推出了一个推理大模型最佳实践指南。描述了二者的对比。本文将总结这份推理大模型最佳实践指南。

此前,马斯克在推特上宣布要开源旗下大模型公司开发的Grok-1大语言模型。一周后的现在,这个模型Grok-1正式宣布以Apache2.0开源协议开源,本文将针对Grok-1的技术部分进行介绍。

OpenAI发布的模型中最主要的是大语言模型GPT系列。而且GPT系列模型也在朝着多模态的方向发展。尽管OpenAI有自己的TTS和ASR大模型,但是此前从未正式宣布过。就在今天,OpenAI正式宣布了他们首个语音合成大模型VoiceEngine,该模型也将提供API访问。OpenAI官方的声明中说,现有的基于声音的认证系统应该被淘汰掉!因为已经不安全了!

2025年5月23日,Anthropic发布了新一代大语言模型Claude 4系列,包括Claude Opus 4和Claude Sonnet 4两个版本。Anthropic的官方博客强调Claude Opus 4是当前全球最强的编程大模型,与传统聚焦于文本生成和知识问答的模型不同,Claude 4明确定位为任务执行引擎和AI Agent系统的核心组件。这次发布不仅仅是性能参数的提升,更代表了Anthropic认为AI模型从"对话助手"向"自主工作伙伴"的根本性转变。

今天BusinessInsider发布了一个消息,说根据最新的消息,OpenAI目前还在训练GPT-5,但是有一些企业客户最近已经获得了该最新模型及其对ChatGPT工具的相关增强功能的演示。

Scale AI 于 2025 年 9 月 21 日发布了 SWE-Bench Pro,这是一个针对 AI 代理在软件工程任务上的评估基准。该基准包含 1,865 个问题,来源于 41 个活跃维护的代码仓库,聚焦企业级复杂任务。现有模型在该基准上的表现显示出显著差距,顶级模型的通过率低于 25%,而最近的榜单更新显示部分模型已超过 40%。这一发布旨在推动 AI 在长时程软件开发中的应用研究。

AIPRM的工作人员最近发现ChatGPT的客户端隐藏内置了一个新的debug特性,可以提高ChatGPT对话的问题调试功能。这个特性包含非常多的功能。同时,最新的截图显示ChatGPT Team版本计划可能延迟但没有取消。

Phi系列大语言模型是微软开源一个小规模参数的语言模型。第一代和第二代的Phi模型参数规模都不超过30亿,但是在多个评测结果上都取得了非常亮眼的成绩。今天,微软发布了第三代Phi系列大模型,最高参数规模也到了140亿,其中最小的模型参数38亿,评测结果接近GPT-3.5的水平。

Whisper是由Open AI训练并开源的语音识别模型,它在英语语音识别方面接近人类水平的鲁棒性和准确性。该模型于2022年9月21日发布之后引起了广大的关注。由于模型的准确性太过惊人,大家已经认为可以直接用于视频的配音制作了。而今天有人发现Whisper的GitHub上有了一个新的提交记录,显示Whisper V2版本即将来临。

电影《流浪地球2》里面一个非常重要的情节就是数字生命计划。将人类的意识上传到计算机之后,可以通过AI技术让人类以数字化的形式在计算机中存活。而今天HeyGen官方宣布的即将推出的真人视频生成技术,可以根据真人的照片生成非常逼真的数字人视频,其动作、表情、声音等全部由AI技术生成,而几乎无法分辨是真人拍摄的视频还是AI生成的视频。

本文系统梳理了大模型工具使用(Tool Use)的三个演进阶段:循环式工具选择(Function Calling)、计划驱动执行(Plan-then-Execute)和程序化工具编排(Programmatic Tool Calling)。从 OpenAI Function Calling 的单次调用模式,到支持并行调度的计划-执行范式,再到最新的代码驱动编排方式,工具使用正在从"逐步决策"走向"计划驱动、代码驱动"。

AI Agent 的一个关键趋势正在浮现:从“快速回答问题”转向“长时间稳定执行复杂任务”。本文系统梳理了为什么 Anthropic、OpenAI 等企业开始强调“长时运行 Agent”,并解释其真实含义并非模型一直思考,而是通过作业化、异步执行、可恢复运行和动态上下文管理,实现跨会话完成复杂目标。文章深入对比了长时 Agent 与传统脚本化 LLM Loop 的本质差异,分析其在自治能力、上下文工程、耐久执行与治理上的核心价值,并总结构建长时运行 AI Agent 所需的关键技术等。